机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能（AI）的一个子领域，涉及通过数据和经验来改善系统性能的技术。以下是一些基于机器学习的关键技术：
监督学习（Supervised Learning）： 监督学习是最常见的机器学习类型之一，其中模型从标记过的训练数据中学习。它包括分类和回归问题，其中模型被训练用于预测标签或值。
无监督学习（Unsupervised Learning）： 与监督学习不同，无监督学习的目标是对未标记数据进行建模和分析。聚类和降维是无监督学习的两个主要任务。
半监督学习（Semi-Supervised Learning）： 半监督学习结合了监督和无监督学习的元素，使用部分标记数据进行训练。这在标记数据稀缺的情况下很有用。
强化学习（Reinforcement Learning）： 强化学习是一种学习范式，其中智能体通过与环境的交互学习。它涉及在不同状态下做出决策，以最大化累积奖励。
深度学习（Deep Learning）： 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。深度学习模型可以通过多个层次（深度）的非线性变换来学习表示。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）： CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据（如图像）的深度学习架构。它通过卷积层和池化层来学习图像特征。
循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）： RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，它在网络中包含循环连接，允许信息在网络中传递。
迁移学习（Transfer Learning）： 迁移学习是一种通过将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上来提高模型性能的方法。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）： GAN是一种通过训练生成器和判别器来生成逼真数据的框架。生成器试图生成真实数据，而判别器试图区分真实数据和生成数据。
自监督学习（Self-Supervised Learning）： 自监督学习是一种无监督学习的形式，其中模型从输入数据中自动生成标签，而无需外部标记。
这只是机器学习领域中一小部分的关键技术。随着研究的不断进展，还会涌现出新的方法和技术，推动机器学习应用范围的扩大。
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